人工智能產業是智能產業發展的核心，是其他智能科技產品發展的基礎，國內外的高科技公司以及風險投資機構紛紛布局人工智能產業鏈，加快實施新一代人工智能科學基礎的關鍵技術系統集成研發，使那些研發成果盡快能夠進入到開放平臺，在開放使用中再一次把它增強完善。

人工智能發展趨勢

據前瞻產業研究院《人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》指出，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著國家規劃的出臺，各地人工智能相關建設將逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，增長率達到26．2％。報告認為，從產業投資回報率分析，智能安防、智能駕駛等領域的快速發展都將刺激計算機視覺分析類產品的需求，使得計算機視覺領域具備投資價值；而隨著中國軟件集成水平和人們生活水平的提高，提供教育、醫療、娛樂等專業化服務的服務機器人和智能無人設備具備投資價值。人工智能現狀。

當前，人工智能受到的關注度持續提升，大量的社會資本和智力、數據資源的匯集驅動人工智能技術研究不斷向前推進。從發展層次來看，人工智能技術可分為計算智能、感知智能和認知智能。當前，計算智能和感知智能的關鍵技術已經取得較大突破，弱人工智能應用條件基本成熟。但是，認知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。

今年，隨著智力資源的不斷匯集，人工智能核心技術的研究重點可能將從深度學習轉為認知計算，即推動弱人工智能向強人工智能不斷邁進。一方面，在人工智能核心技術方面，在百度等大型科技公司和北京大學、清華大學等重點院校的共同推動下，以實現強人工智能為目標的類腦智能有望率先突破。

另一方面，在人工智能支撐技術方面，量子計算、類腦芯片等核心技術正處在從科學實驗向產業化應用的轉變期，以數據資源匯集為主要方向的物聯網技術將更加成熟，這些技術的突破都將有力推動人工智能核心技術的不斷演進。

工業大數據

2022 年我國工業大數據有望突破 1200 億元， 復合增速 42％。 工業大數據是提升制造智能化水平，推動中國制造業轉型升級的關鍵動力，具體包括企業信息化數據、工業物聯網數據，以及外部跨界數據。其中，企業信息化和工業物聯網中機器產生的海量時序數據是工業數據的主要來源。

工業大數據不僅可以優化現有業務，實現提質增效，而且還有望推動企業業務定位和盈利模式發生重大改變，向個性化定制、智能化生產、網絡化協同、服務化延伸等智能化場景轉型。預計到 2022 年，中國工業大數據市場規模有望突破 1200億元，年復合增速 42％。

IT的未來是人工智能

這是一個指數級增長的時代。過去幾十年，信息技術的進步相當程度上歸功于芯片上晶體管數目的指數級增加，及由此帶來的計算力的極大提升。這就是所謂的摩爾定律。

在互聯網時代，互聯的終端數也是超線性的增長，而網絡的效力大致與聯網終端數的平方成正比。今天，大數據時代產生的數據正在呈指數級增加。在指數級增長的時代，我們可能會高估技術的短期效應，而低估技術的長期效應。歷史的經驗告訴我們，技術的影響力可能會遠遠的超過我們的想象。

未來的計算能力

人工智能需要強大的計算能力。計算機的性能過去30年提高了一百萬倍。隨著摩爾定律逐漸趨于物理極限，未來幾年，我們期待一些新的技術突破。

先談一下類腦計算。傳統計算機系統，長于邏輯運算，不擅長模式識別與形象思維。構建模仿人腦的類腦計算機芯片，我們今天可以以極低的功耗，模擬100萬個神經元，2億5千萬個神經突觸。未來幾年，我們會看到類腦計算機的進一步的發展與應用。

隨著互聯網的普及、傳感器的泛在、大數據的涌現、電子商務的發展、信息社區的興起，數據和知識在人類社會、物理空間和信息空間之間交叉融合、相互作用，人工智能發展所處信息環境和數據基礎發展了巨大的變化。伴隨著科學基礎和實現載體取得新的突破，類腦計算、深度學習、強化學習等一系列的技術萌芽預示著內在動力的成長，人工智能的發展已進入一個新的階段。渠聯智能，南京電話機器人。